由于以下三个主要类别的问题，Amazon Bedrock 可能会返回无输出或空响应：无效的请求格式、权限/服务限制或特定于模型的约束。 每种情况都需要开发人员系统地检查配置、输入和错误处理以解决问题。
首先，无效或格式不正确的请求是一个常见原因。Bedrock 模型需要特定的输入结构，具体取决于所使用的基础模型。 例如，Anthropic 的 Claude 期望请求正文中有一个 prompt 参数，而 AI21 Labs 的 Jurassic-2 可能会使用 text 代替。 如果缺少、拼写错误或包含不兼容数据类型（例如，为 maxTokens 发送字符串而不是数字）的必填字段，则该服务可能会返回空响应而不是验证错误。 同样，格式错误的 JSON 负载（例如未转义的引号或缺失的括号）可能会导致解析失败。 开发人员应该根据特定模型的 API 文档验证他们的请求语法，并使用 AWS CLI 的 --debug 标志或 Postman 等工具来检查原始请求/响应详细信息。
其次，权限或服务限制可能会阻止成功执行。AWS Identity and Access Management (IAM) 策略必须授予目标模型和区域明确的 bedrock:InvokeModel 权限。 例如，限制对 us-east-1 的访问的策略将导致对 us-west-2 的请求失败。 此外，Bedrock 强制执行帐户级别和区域特定的速率限制。 如果请求超过允许的每秒事务数 (TPS)，AWS 可能会静默地限制它或返回空响应。 开发人员应该检查 AWS CloudWatch ModelInvocationError 指标和 Bedrock 服务配额仪表板，以识别节流。 临时修复包括实施指数退避重试，而长期解决方案可能需要通过 AWS 支持增加配额。
第三，特定于模型的行为可能导致空输出。 某些模型根据安全策略过滤内容——例如，即使部分模糊，也会拒绝被认为有害的提示。 请求提供医疗建议可能会触发内容过滤器，从而导致空响应。 诸如 temperature 或 topP 之类的配置参数也可能发挥作用：将 temperature 设置为 0.0 可能会强制执行过度确定性的行为，导致模型“卡住”并且不返回任何内容。 此外，某些模型需要特定的推理参数才能生成有效的输出格式（例如，JSON 结构化的响应）。 开发人员应该使用最少的提示进行测试以隔离问题，并查阅模型提供商的文档以了解约束。 例如，Cohere 的 Command 模型要求除非明确支持，否则必须禁用 return_likelihoods。